视频编码处理方法、芯片、装置、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种视频编码处理方法、芯片、装置、存储介质和程序产品，所述方法包括：将残差图和当前像素块的相关参数输入到预设神经网络模型，得到置信度，所述相关参数包括量化参数，所述当前像素块为待编码视频中的任一视频图像中的一个像素块，所述当前像素块的块大小为M*M，所述M为正整数；将所述置信度与预设阈值进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果确定所述当前像素块的划分方式，并根据所述划分方式对所述当前像素块进行RQT划分，得到划分结果。采用本申请实施例能够快速实现RQT划分，以提升视频编码效率。以提升视频编码效率。以提升视频编码效率。

【技术实现步骤摘要】
视频编码处理方法、芯片、装置、存储介质和程序产品


[0001]本申请涉及视频编码
，具体涉及一种视频编码处理方法、芯片、装置、存储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]在视频编码领域中，往往基于人工智能芯片完成编码操作，在采用人工智能芯片进行编码过程中，从CB到TB的四叉树划分称为方形残差四叉树(residue quadtree，RQT)，TB的宽度在高效率视频编码(high efficiency video coding，HEVC)中可以是4*4到32*32的大小。这些TB不重叠且拼接起来正好覆盖整个CB。由于TB的划分方式会影响编码的质量，所以如何划分整个CB，在编码端需要通过计算得到。
[0003]实际应用中，在确定RQT划分方式时，在编码时候的计算复杂度较高且功耗大，因此，如何快速实现RQT划分，以提升编码效率的问题亟待解决。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种视频编码处理方法、芯片、装置、存储介质和程序产品，能够快速实现RQT划分，以提升编码效率。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种视频编码处理方法，所述方法包括：
[0006]将残差图和当前像素块的相关参数输入到预设神经网络模型，得到置信度，所述相关参数包括量化参数，所述当前像素块为待编码视频中的任一视频图像中的一个像素块，所述当前像素块的块大小为M*M，所述M为正整数；
[0007]将所述置信度与预设阈值进行比较，得到比较结果；
[0008]根据所述比较结果确定所述当前像素块的划分方式，并根据所述划分方式对所述当前像素块进行RQT划分，得到划分结果。
[0009]第二方面，本申请实施例提供一种视频编码处理装置，所述装置包括：计算单元、确定单元和划分单元，其中，
[0010]所述计算单元，用于将残差图和当前像素块的相关参数输入到预设神经网络模型，得到置信度，所述相关参数包括量化参数，所述当前像素块为待编码视频中的任一视频图像中的一个像素块，所述当前像素块的块大小为M*M，所述M为正整数；
[0011]所述比较单元，用于将所述置信度与预设阈值进行比较，得到比较结果；
[0012]所述划分单元，用于根据所述比较结果确定所述当前像素块的划分方式，并根据所述划分方式对所述当前像素块进行RQT划分，得到划分结果。
[0013]第三方面，本申请实施例提供了一种人工智能芯片，该人工智能芯片用于执行如第一方面所描述的部分或者全部步骤。
[0014]第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令，或者，所述电子
设备包括如第三方面所描述的人工智能芯片。
[0015]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。
[0016]第六方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
[0017]实施本申请实施例，具备如下有益效果：
[0018]可以看出，本申请实施例所描述的视频编码处理方法、芯片、装置、存储介质和程序产品，可以将残差图和当前像素块的相关参数输入到预设神经网络模型，得到置信度，相关参数包括量化参数，当前像素块为待编码视频中的任一视频图像中的一个像素块，当前像素块的块大小为M*M，M为正整数，将置信度与预设阈值进行比较，得到比较结果，根据比较结果确定当前像素块的划分方式，并根据划分方式对当前像素块进行RQT划分，得到划分结果，该划分结果可以用于实现后续编码，利用神经网络模型实现通过提前预判的方式实现RQT划分，进而，提升了划分效率，还可以提高划分的主观质量。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是本申请实施例提供的一种视频编码处理方法的流程示意图；
[0021]图2是本申请实施例提供的一种RQT划分的演示示意图；
[0022]图3是本申请实施例提供的另一种RQT划分的演示示意图；
[0023]图4是本申请实施例提供的另一种RQT划分的演示示意图；
[0024]图5是本申请实施例提供的另一种RQT划分的演示示意图；
[0025]图6是本申请实施例提供的另一种RQT划分的演示示意图；
[0026]图7是本申请实施例提供的一种视频编码处理方法的另一流程示意图；
[0027]图8是本申请实施例提供的另一种视频编码处理方法的流程示意图；
[0028]图9是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
[0029]图10是本申请实施例提供的一种视频编码处理装置的功能单元组成框图；
[0030]图11是本申请实施例提供的一种组合处理装置的结构图；
[0031]图12是本申请实施例提供的一种板卡的结构示意图。
具体实施方式
[0032]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没
有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0033]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0034]本申请实施例所涉及到的电子设备可以包括各种具有计算机功能以及视频编码功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备(智能手表、智能手环、无线耳机、增强现实/虚拟现实设备、智能眼镜)、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(user equipment，UE)，移动台(mobile station，MS)，控制平台，终端设备(terminal device)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子设备。该电子设备还可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频编码处理方法，其特征在于，所述方法包括：将残差图和当前像素块的相关参数输入到预设神经网络模型，得到置信度，所述相关参数包括量化参数，所述当前像素块为待编码视频中的任一视频图像中的一个像素块，所述当前像素块的块大小为M*M，所述M为正整数；将所述置信度与预设阈值进行比较，得到比较结果；根据所述比较结果确定所述当前像素块的划分方式，并根据所述划分方式对所述当前像素块进行RQT划分，得到划分结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述比较结果确定所述当前像素块的划分方式，包括：在所述比较结果为所述置信度大于所述预设阈值时，确定所述当前像素块为第一划分方式，所述第一划分方式为对所述当前像素块进行划分；在所述比较结果为所述置信度小于或等于所述预设阈值时，确定所述当前像素块为第二划分方式，所述第二划分方式为对所述当前像素块不进行划分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述划分方式为所述第一划分方式时，所述根据所述划分方式对所述当前像素块进行RQT划分，得到划分结果，包括：根据所述第一划分方式对所述当前像素块进行划分，得到参考划分结果；对所述参考划分结果进行预设变换，得到第一运算结果；对所述第一运算结果进行量化处理，得到量化结果；对所述量化结果进行与所述量化处理相应的反量化处理，得到第二运算结果；对所述第二运算结果进行与所述预设变换相应的反变换，得到所述划分结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述当前像素块的率失真值；确定与所述率失真值对应的调节参数；根据所述调节参数对所述预设阈值进行调整，得到调整后的所述预设阈值，该调整后的所述预设阈值用于下一次与对应的置信度进行比较。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述残差图包括以下至少一种：色度分量图像、亮度分量图像。6.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述相关参数还包括以下至少一种：所述当...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：寒武纪昆山信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：